基于双通道深度CNN的烟雾浓度测量方法

莫鸿飞; 谢振平

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基于双通道深度CNN的烟雾浓度测量方法

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摘要

现有基于视频图像测量烟雾浓度的方法主要通过人工提取特征,需要已知环境的大气光、背景等外界条件.为了提高烟雾浓度测量方法的直接性和实用性,文中通过烟雾化方程,建立烟雾图像与其浓度数值的对应关系,进而提出基于双通道深度卷积神经网络(DCCNN)的烟雾浓度测量方法,实现端到端的烟雾浓度直接测量.DC-CNN中采用1伊1卷积进行通道数据融合,引入跳跃连接解决网络层数较深时梯度消失问题,加快训练过程.同时引入自注意力机制,自动学习隐含特征的重要程度,再合并两个通道提取的特征,获得综合测量结果.实验表明,DCC-NN测量烟雾浓度的平均绝对误差较低,综合性能较优.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2021年第9期|844-852|共9页
作者
莫鸿飞; 谢振平;
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作者单位

江南大学人工智能与计算机学院无锡214122;

江南大学人工智能与计算机学院无锡214122;

江南大学江苏省媒体设计与软件技术重点实验室无锡214122;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
烟雾浓度; 深度卷积神经网络; 深度学习; 烟雾化方程; 注意力机制;

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